多任务学习第9页

人工智能 = 人工智障（史上最全的人工智能机器学习、深度学习教程合集目录）

文章目录机器学习激活函数和函数偏差（bias）感知器回归梯度下降生成学习反向传播深度学习最优化和降维长短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）递归神经网络（RNN）强化学习生成对抗网络（GAN）多任务学习

sakura小樱·2020-08-04 23:16

行为识别之双流卷积网络

贡献有三：a.结合了时空信息b.多帧密集光流有助于性能提高c.多任务学习可用于增加训练数据量该网络在UCF-101andHMDB-51两数据集上具有较好性能表现。

视觉弘毅·2020-08-04 06:04

「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成）

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-24引言本次为大家推荐两篇文章，第一篇是阿里巴巴团队提出的用于谣言检测和立场分类的多任务学习方法；第二篇耶鲁大学主要研究了电子邮件主题的生成

yinizhilianlove·2020-08-03 09:43

论文学习 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning

最近火热的迁移学习领域实涵盖了很多方向，比如多任务学习、对抗生成网络、zero/one/fewshotlearning等。

何以解忧唯有杜康·2020-08-03 08:01

《Rumor Detection By Exploiting User Credibility Information,Attention and Multi-task Learnning 》解读

这是ACL顶会的一篇文章，将多任务学习与注意力机制应用到社交网络中谣言检测。RumorDetectionByExploitingUserCredibilityInforma

谣言收割机·2020-08-03 03:33

《Deep multi-task learning with low level tasks supervised at lower layers》论文阅读笔记

Deepmulti-tasklearningwithlowleveltaskssupervisedatlowerlayers》论文来源：2016ACL论文方向：multi-tasklearning摘要:本文创新点：之前的多任务学习中

Amy_mm·2020-08-02 15:53

[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)...

译自：http://sebastianruder.com/multi-task/1.前言在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能，但是我们可能忽略了一些信息，这些信息有助于在我们关心的指标上

weixin_30900589·2020-08-02 14:48

深度学习课程 | 《结构化机器学习项目》概念笔记—— 机器学习策略

贝叶斯最优误差7.提高你模型的表现8.误差分析9.清楚标注错误的数据10.当数据来自不同分布时，如何划分训练、验证和测试集11.不匹配数据划分的偏差和方差12.迁移学习(Transferlearning)13.多任务学习

Liaojiajia2019·2020-08-02 13:49

(含源码)「自然语言处理(NLP)」RoBERTa&&XLNet&&语言模型&&问答系统训练

AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-07-27引言：本次内容主要包括：稳健优化Bert模型（RoBERTa）、自回归预训练模型（XLNet）、无监督多任务学习语言模型

yinizhilianlove·2020-08-01 08:27

CVPR2019目标检测方法进展综述

现代大多数目标检测器的框架是two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习

weixin_30853329·2020-07-30 13:32

吴恩达深度学习笔记(68)-多任务学习

多任务学习（Multi-tasklearning）在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。

极客Array·2020-07-29 20:47

1、tensorflow2.0 实现MTCNN、P_net数据生成，及训练。

MTCNN的“MT”是指多任务学习（Multi-Task）,在同一个任务中同时学习“识别人脸”、“边框回归”，“人脸关键点识别”。多尺度问题一直是困扰检测准确性的一个难点。

一尺之棰·2020-07-28 20:58

多任务学习（multi-label learning）扫盲

1，MLL没有单独的直观的二维混淆矩阵，sklearn的实现是多少label就有多少混淆矩阵，每个label一个2x2的混淆矩阵。（每个label的值是0/1）fromsklearn.metricsimportmultilabel_confusion_matriximportnumpyasnpclasses=['green','black','red','blue']targetSrc=[[0,1

城俊BLOG·2020-07-28 10:43

Naturalness-Aware Deep No-Reference Image Quality Assessment

自然感知深度无参考图像质量评估Abstract在本文中，我们提出了一种新的基于深度神经网络的NR-IQA多任务学习方法。

NODIECANFLY·2020-07-27 16:28

RA-MMOE

1.运用场景 CTR模型/多任务学习。

LuckPsyduck·2020-07-26 20:00

AI论文概述

45篇论文分为如下十一个部分：神经网络基础部分图像分类部分批量正则化部分注意力部分高级的卷积网络知识图像内容处理部分循环神经网络部分AI合成部分多任务学习NLP部分模型攻防看过《深度学习之TensorFlow

lynchying·2020-07-16 03:56

多任务深度学习（MultiTask Learning）

多任务学习给出多个监督信息（标签），利用任务之间的相关性互相促进。

张博208·2020-07-15 20:10

【TL学习笔记】2：多任务学习(Multi-task Learning)在图像分类中的应用

1.2多任务学习在多任务学习（MTL）中考虑了不同任务之间的关联，所以将不同任务的训练数

LauZyHou·2020-07-15 18:33

MTCNN详解

blog.csdn.net/jyy555555/article/details/80393782多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络

心絮·2020-07-14 19:20

人脸关键点：TCDCN-Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning

创新点：1.将MTL（多任务学习）结合CNN应用到人脸关键点检测2.为解决各任务有着不同收敛速度而导致的优化难问题，提出针对多任务学习的earlystopping。

TensorSense·2020-07-13 15:04

生成对抗网络GAN（二）语音相关

多任务对抗学习[1]为了获得对噪音的鲁棒性，引入多任务学习，分为三个网络：-输入网络（绿色），用作特征提取器-senone输出网络（红色），用作senone分类-domain输出网络（蓝色），domain

过得很好梵蒂冈·2020-07-13 12:30

深度模型（十三）：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

jony0917·2020-07-13 04:30

caffe多任务学习之多标签分类

后来发现现在深度学习中的多任务学习可以实现多标签分类，所有的类别只需要训练一个分类模型就行，其不同属性的类别之间是共享卷积层的。

穿越5极限·2020-07-12 17:06

Deep Learning for Nature Language Processing --- 第六讲

OverviewToday:一些有用的策略和技巧：1.多任务学习（multi-tasklearning）2.非线性函数（Nonlinearities）3.检查求导是否正确（gradientcheck）4

Xiaomin-Wu·2020-07-11 13:38

深度学习总的正则化、半监督学习、多任务学习以及Bagging

正则化的定义为"对学习算法的修改–旨在减少泛化误差而非训练误差"。正则化的策略包括参数范数惩罚、约束范数惩罚、提前终止以及Dropout等等。一、参数范数惩罚参数惩罚是指在目标函数JJJ中添加一个参数范数惩罚Ω(θ)\Omega(\theta)Ω(θ),限制模型的学习能力：J~(θ;X,y)=J(θ;X,y)+αΩ(θ)\tilde{J}(\theta;X,y)=J(\theta;X,y)+\al

BieberChen·2020-07-10 20:38

基于深度学习的服装图像分类与检索

针对服装图像对多个属性同时进行分类和识别的要求，构建了基于多任务学习的卷积神经网络结构。

xiaofei0801·2020-07-10 12:05

深度学习中的多任务学习-multi-learning总结

多任务学习(Multi-tasklearning)的两种模式深度学习中两种多任务学习模式：隐层参数的硬共享与软共享。

人鱼线·2020-07-09 21:49

几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习

几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习多类分类（MulticlassClassification）一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的

flopf·2020-07-09 16:56

论文解读：Multiple Adaptive Bayesian Linear Regression for Scalable Bayesian Optimization with Warm Start...

本文提出了一种结合前馈神经网络和贝叶斯估计算法，进行多任务学习（迁移学习）的计算架构。

diankuaiyong2124·2020-07-09 07:10

多任务学习-An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks论文笔记

AnOverviewofMulti-TaskLearninginDeepNeuralNetworks论文笔记概述：多任务学习有很多形式，如联合学习（JointLearning），自主学习（LearningtoLearn

rxdffz·2020-07-09 01:15

Multi Task Learning在工业界如何更胜一筹

摘要：本文主要介绍多任务学习和单任务学习的对比优势以及在工业界的一些使用。如何从单任务学习转变为多任务学习？怎样使AUC和预估的准确率达到最佳？如何对实时性要求较高的在线应用更加友好？

weixin_34275734·2020-07-08 17:09

目标检测基础知识

多任务学习，带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类，即全连接+softmax判断目标类别，和单纯图像分类区别在于这里还另外需要一个“背景”类。

清风.伴酒.·2020-07-08 01:05

VLocNet++: Deep Multitask Learning for Semantic Visual Localization and Odometry 辅助学习 && 2018 论文笔记

本文还发布了一个用于定位的数据集DEEPLOCdataset.多任务学习模型的好处是可以提高模型的泛化性，不需要大量的标签数据，且一次计算完成了多个任务，效率高。本文基于

phy12321·2020-07-07 18:48

Tensorflow学习（五）——多任务学习验证码识别实战

一、验证码生成"""验证码生成脚本（使用captcha包提供的ImageCaptcha方法）"""fromcaptcha.imageimportImageCaptchaimportsysimportrandomimportnumpyasnp"""使用四位数字验证码，当然也可以加入大小写字母。四位验证码有10000种可能（0000~9999）但是由于生成过程具有随机性，难免出现重复情况，所以最终生成

HOcacle·2020-07-05 12:08

Deeplearning.ai 结构化机器学习项目 Week2 6-10

Deeplearning.ai结构化机器学习项目Week26-10目录如何解决数据不匹配迁移学习多任务学习端对端的深度学习如何解决数据不匹配1.复习内容在第四节中我们已经学习了一些偏差分析的策略。

scanf_yourname·2020-07-05 11:44

Deep Saliency:Multi_Task Deep Neural Network Model for Salient object detection

提出的显著性模型采用数据驱动策略对潜在显着性先验信息进行编码，然后建立多任务学习方案，探索显著性检测与语义图像分割之间的内在相关性。

gandhididi·2020-07-04 16:37

2019 | 多任务深层神经网络在自然语言理解中的应用

多任务学习(MTL)的灵感来自于人的学习活动，在这种活动中，人们经常应用从以前的任务中学到的知识来帮助学习新的任务。

a609640147·2020-07-04 10:24

迁移学习与多任务学习简析

摘要：本文简要介绍迁移学习与多任务学习的思想，给出了两种方法的模型示例图，适合对此感兴趣的初学者。对于深度学习而言，训练网络这一过程是相当乏味的，需要不断根据实验结果调整网络结构和模型。

阿里云云栖号·2020-07-04 09:25

深度学习花书（P2深度网络：现代实践-----C7 深度学习中的正则化) 笔记和知识点补充

章深度学习中的正则化7.1参数范数惩罚7.1.1L2参数正则化7.1.2L1正则化7.2作为约束的范数惩罚7.3正则化和欠约束问题7.4数据集增强7.5噪声鲁棒性7.5.1向输出目标注入噪声7.6半监督学习7.7多任务学习

ngadminq·2020-07-02 13:45

【论文笔记】Multi-task Learning with Sample Re-weighting for Machine Reading Comprehension（2019，NAACL）

这篇论文主要提出了一种多任务学习（Muti-TaskLearning,MTL）运用于MRC技术时，以“给辅助数据集添加权重”的方式来衡量数据可能的贡献，以此也防止非领域数据对模型的污染，其中自动添加权重的思路非常巧妙

mottled233·2020-07-02 12:37

深度总结 | 多任务学习方法在推荐中的演变

前言最近归辰在多任务学习（MultiTaskLearning,MTL）方面做了一些实质性的工作，就顺手整理了一下，希望大家感兴趣的可以看看，关于细节方面欢迎交流。

m0_37586850·2020-07-02 11:33

IJCAI 2019 | 为推荐系统生成高质量的文本解释：基于互注意力机制的多任务学习模型...

m0_37586850·2020-07-02 11:00

论文浅尝 | 面向多语言语义解析的神经网络框架

来源：ACL2017链接：https://aclweb.org/anthology/P17-2007论文训练了一个多语言模型，将现有的Seq2Tree模型扩展到一个多任务学习框架，该框架共享用于生成语义表示的解码器

开放知识图谱·2020-07-01 01:22

无人驾驶中的目标检测--MODNet: Moving Object Detection Network for Autonomous Driving

这里讲视频动作识别中的twostreamnetworks框架应用于无人驾驶中的目标检测，视频分析中的motionandappearancecues本文的contributions主要以下三点：1）提出了一个新颖的多任务学习系统用于无人驾驶

O天涯海阁O·2020-06-30 13:52

"大数据如何帮助小数据?" 主题报告速记与评述（二）

2.大数据帮助小数据的三种范式：多任务学习(multi-tasklearning)、领域适应(domainadaptation

白楚·2020-06-30 12:07

多任务学习Multi-task Learning(MTL)概述

本文学习资料主要来自AnOverviewofMulti-TaskLearninginDeepNeuralNetworks背景：只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息，通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数，可能会使原任务泛化更好。广义的讲，只要loss有多个就算MTL，一些别名（jointlearning，learningtolearn，learningwithaux

zaf赵·2020-06-30 12:14

多任务深度学习

1、多任务学习导引多任务学习是机器学习中的一个分支，按1997年综述论文Multi-taskLearning一文的定义：MultitaskLearning(MTL)isaninductivetransfermechanismw

yuanxiaochi·2020-06-30 09:16

吴恩达深度学习——机器学习策略(二)

文章目录引言进行错误分析清除标记错误的数据快速搭建你的第一个系统，并进行迭代在不同的分布上进行训练并测试不匹配数据划分的偏差和方差定位数据不匹配迁移学习多任务学习什么是端到端深度学习是否要应用端到端方法参考引言本文是吴恩达深度学习第三课

愤怒的可乐·2020-06-30 08:45

CVPR 2019 | 腾讯AI Lab解读六大前沿方向及33篇入选论文

腾讯AILab入选论文涉及视频理解、人脸识别、对抗攻击、视觉-语言描述、模型压缩和多任务学习等

腾讯AI实验室·2020-06-30 05:44

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